TFP growth and commodity prices in emerging economies

El objetivo de este trabajo es contrastar empíricamente el impacto entre países de shocks de precios de materias primas en el crecimiento de la PTF agregada en una muestra de economías emergentes. En un contexto de contabilidad de crecimiento, estimamos crecimientos de la PTF específicos por país (1992-2014) y seleccionamos sus determinantes más robustos mediante técnicas bayesianas de promediado de modelos. Para identificar los efectos de shocks estructurales proponemos un modelo VAR bayesiano en panel y calculamos el crecimiento de la PTF ajustada del ciclo, neta de shocks de demanda (brecha de producto) y precios de materias primas. Nuestros resultados sugieren que: i) la relación entre los precios de materias primas y el crecimiento de la PTF ha sido muy elevada en economías pequeñas exportadoras de materias primas (p. ej., un incremento del 10 % en los precios de materias primas se asocia con una expansión considerable del crecimiento de la PTF en un año para un exportador promedio de materias primas)ii) si bien nuestra evidencia no es suficiente para distinguir empíricamente entre explicaciones teóricas, nuestros resultados favorecen una interpretación en la que pesan los efectos de corto plazo de los precios de las materias primas sobre la productividad, ya sea a través de una dinámica de transición al sector manufacturero o a través de la medición errónea de la PTF, y iii) el crecimiento de la PTF ajustada del ciclo pone de relieve la importancia de los shocks de oferta negativos en los países exportadores de materias primas. Con todo, gran parte del aumento del crecimiento de la PTF en la última década estuvo relacionada con un entorno cíclico favorable, resultado que puede generar importantes implicaciones políticas para las economías dependientes de materias primasIn this paper we aim at empirically testing cross-country impacts of commodity price shocks to aggregate TFP growth for a sample of emerging economies. Under a growth accounting framework, we estimate country-specific TFP growth (1992-2014) and select the attendant robust determinants by means of a Bayesian Model Averaging (BMA) approach. To identify the effects of structural shocks, we propose a Bayesian panel VAR model and calculate cyclically adjusted TFP growth net of demand shocks (i.e. output gap) and commodity prices. Our results suggest that: i) the relationship of commodity prices to TFP growth has been very high in small commodity-exporting economies (i.e. an increase of 10% in commodity prices is associated with a sizable expansion of TFP growth in a year for an average commodity exporter)ii) although our evidence is not sufficient to empirically distinguish among theoretical explanations, our results favour an interpretation that weights short-term effects of commodity prices on productivity, either through transitional dynamics to the manufacturing sector or through mismeasurement of TFPand iii) cyclically adjusted TFP growth highlights the importance of negative supply shocks in commodity-exporting countries. All in all, much of the increase in TFP growth in the last decade was related to a favourable cyclical environment, a result with potentially signifi cant policy implications for commodity-dependent economie

Box 3. The impact of supply and demand shocks on recent economic developments and prices

Artículo de revist

The use of BVARs in the analysis of emerging economies

El proceso de internacionalización que muchos bancos españoles han emprendido en años recientes ha resultado en la necesidad de un seguimiento más cercano de las economías en las que están presentes, especialmente para un organismo supervisor como el Banco de España. En este trabajo se presenta un enfoque integral de modelización teórica y empírica, desarrollando un conjunto de cinco modelos estructurales BVAR por país para Brasil, México, Turquía, Chile y Perú, economías que representan las mayores exposiciones de bancos españoles en mercados emergentes. Los resultados obtenidos muestran que nuestra estrategia de modelización proporciona herramientas útiles para: i) analizar los choques estructurales que subyacen en su comportamiento macroeconómico reciente: ii) estudiar el impacto de ciertas decisiones de política económica en el PIB, inflación y otras variables, y iii) llevar a cabo proyecciones certeras, condicionales e incondicionales, a dos años vista de las variables de política económica más relevantes. Estas proyecciones, junto con el «juicio del analista», constituyen la mayor parte de nuestra evaluación del comportamiento futuro de estas economías.The process of internationalisation that many Spanish banks have embarked upon in recent years has resulted in the need for much closer monitoring of the economies in which they are present, especially by a supervisory body such as the Banco de España. In this paper, we present a comprehensive theoretical and empirical modelling approach, developing a set of five country-specific structural BVARs for Brazil, Mexico, Turkey, Chile and Peru, the economies representing the largest exposures of Spanish banks to the emerging markets. The results obtained show that our modelling strategy provides useful tools to: (i) analyse the structural shocks that underlie their recent macroeconomic behaviour; (ii) study the impact of certain decisions of policymakers on GDP, inflation and other variables; and (iii) carry out accurate conditional and unconditional projections two years ahead of the most policy-relevant variables. These projections, together with the 'analyst’s judgement', constitute the bulk of our assessment of the future behaviour of these economies